我有一些關於價格和迴歸的需求(數量)方程的數據。下面是重複性數據的dput()
:當我更換x-lim時,我的拋物線沿着x軸移動
https://gist.github.com/hack-r/28d0f6845eafc7935f6cbb74fdd09637
我試圖讓一個情節,看起來像這一個,這樣我就知道價格最優在於:
但是,我從上面得到的圖的example沒有提供它的數據並且省略了一些代碼,所以我不清楚它們是如何得到它的。
我的數據是這樣的:
head(mydat)
gross_price cost quantity net_price 204 895.000 47.51235 16 847.4877 159 920.000 66.10084 3 853.8992 149 950.000 75.67797 6 874.3220 201 895.000 13.03794 10 881.9621 217 1016.329 114.95628 9 901.3731 288 1132.306 90.63706 16 1041.6690
所以,我這樣做:
par(mar = c(5,5,2,5))
with(mydat, plot(net_price, quantity,pch=1,xlab="Price",ylab="Quantity", xlim=c(0,1250),ylim=c(0,800)))
abline(a=(30.6117202), b=-0.0279182, col="green") # Demand Fn coef.s from regression
par(new = T)
mydat$predicted_q <- (30.6117202-0.0279182 * mydat$net_price)
mydat$profit <- mydat$predicted_q * mydat$net_price # quantity * net price
with(mydat, plot(net_price, profit, type="l", col="red3",axes=F, xlab=NA, ylab=NA))
這給了我這樣的:
- 注意:在撰寫本文時,Stack Overflow的圖像主機(imgur.com)發生重大中斷,所以我無法正確顯示圖形,因此鏈接。
但它看起來像紅線(拋物線)有點正確的中心,所以我試着改變xlim
看看發生了什麼。顯然拋物線停留在同一個地方,而不管其餘的數據如何。這不好;這意味着我們無法正確理解情節。
par(mar = c(5,5,2,5))
with(mydat, plot(net_price, quantity,pch=1,xlab="Price",ylab="Quantity", xlim=c(0,3000),ylim=c(0,800)))
abline(a=(30.6117202), b=-0.0279182, col="green") # Demand Fn coef.s from regression
par(new = T)
mydat$predicted_q <- (30.6117202-0.0279182 * mydat$net_price)
mydat$profit <- mydat$predicted_q * mydat$net_price # quantity * net price
with(mydat, plot(net_price, profit, type="l", col="red3",axes=F, xlab=NA, ylab=NA))
http://imageshack.com/a/img923/6971/r1gG6I.png
所以我想對自己說,這個問題必須是拋物線被繪出了從其餘部分不同的層上,也許我可以lines()
解決這個問題:
par(mar = c(5,5,2,5))
with(mydat, plot(net_price, quantity,pch=1,xlab="Price",ylab="Quantity", xlim=c(0,3000),ylim=c(0,800)))
abline(a=(30.6117202), b=-0.0279182, col="green") # Demand Fn coef.s from regression
par(new = T)
mydat$predicted_q <- (30.6117202-0.0279182 * mydat$net_price)
mydat$profit <- mydat$predicted_q * mydat$net_price # quantity * net price
#with(mydat, plot(net_price, profit, type="l", col="red3",axes=F, xlab=NA, ylab=NA))
lines(mydat$profit, col="red3",type="l")
但是,這個結果甚至不是一個很好的光滑的拋物線,這是我需要這個有用的...
是啊,這是有道理的!我要告訴自己,如果不是我以此爲基礎的壞榜樣,我會意識到這一點。 –
如果你設置了'axes = T',你就會意識到拋物線有不同的軸。 –
沒錯。或'axis(side = 4)'。我只是盲目地跟隨這個例子。我不認爲我使用的示例的OP知道這個問題。 –